2.2 梯度爆炸 :当模型中有无数矩阵乘积时,产生的数非常大,就容易出现梯度爆炸,当这种情况是由于深度网络的初始化所导致时,没有机会让梯度下降优化器收敛。防止梯度爆炸,可以从初始化参数和减少神经网络深度考虑。 梯度爆炸解决方法: 1、更换网络,如RNN更换GRU和LSTM 2、梯度剪切,梯度超过设定的值,就等于设定的值。
梯度消失:可以采用ReLU激活函数有效的解决梯度消失的情况,也可以用Batch Normalization解决这个问题。 梯度爆炸:1.重新设计网络模型。在深度神经网络中,梯度爆炸可以通过重新设计层数更少的网络来解决。2.梯度剪切,设置一个梯度剪切阈值,然后更新梯度的时候,如果梯度超过这个阈值,那么就将其强制限制在这个范围之内。这可以...
梯度爆炸会导致模型权重更新幅度过大,会造成模型不稳定,无法有效学习,还会出现无法再更新的 NaN权重值。 1.3 训练阶段出现梯度爆炸时的表现 ● 模型无法从训练数据中获得更新(如低损失) ● 模型不稳定,更新过程中的损失变化幅度过大 ● 训练过程中模型权重变成 NaN值 ● 训练过程中,每个节点和层的误差梯度值持续超...
梯度消散和梯度爆炸本质上是一样的,都是因为网络层数太深而引发的梯度反向传播中的连乘效应。Sigmoid激活函数最容易产生梯度消散,这是由于它的函数特性决定的。 解决办法 改换激活函数,使用relu、LeakyRelu、ELU等激活函数可以改善梯度消散或爆炸问题。relu导数的正数部分恒等于1,所以不会产生梯度消失和梯度爆炸。 BatchN...
在使用BP神经网络时,一种常见的错误是梯度消失或梯度爆炸。这主要是由于在反向传播过程中,梯度可能会在传递过程中逐渐消失或变得非常大,这会使得权重更新无法正确进行。为了解决这个问题,我们需要确保我们使用的激活函数具有非零的梯度,例如Sigmoid或ReLU。另一个在Encog库中可能出现的问题是过拟合。过拟合是指模型在...
Pytorch 如何应对欠拟合 增加模型复杂度 提高输入特征 二:梯度消失与梯度爆炸 以下内容来自伯禹学习平台教学内容 当神经网络的层数较多时,模型的数值稳定性容易变差。 假设一个层数为 的多层感知机的第 层 的权重参数为 ,输出层 的权重参数为 。为了便于讨论,不考虑偏差参数,且设所有隐藏层的激活函数为恒等映射(iden...
过拟合与梯度消失 过拟合 现象: 在训练集上表现效果非常好,但是在验证集上效果下降。在训练集上的误差越来越小并趋于稳定,在验证集上的误差先减小后增大。 原因: 精确学习到了训练集上的特征,但是实际数据与训练集数据存在差距。 解决方法: 1.添加L1/L2正则化:引入模型的复杂度,模型越复杂,则正则化项越大,...
对于过拟合问题，我们可以通过正则化、增加训练数据量、或者使用更复杂的模型结构来缓解。梯度消失和梯度爆炸是深度学习训练过程中的两个重要问题。梯度消失通常发生在使用sigmoid激活函数的网络中，当网络深度增加时，梯度可能会变得非常小，导致权重更新量微乎其微，从而阻碍模型的训练。解决梯度消失问题的一...
梯度爆炸;循环神经网络进阶(1天) Task04:机器翻译及相关技术;注意力机制与Seq2seq模型;Transformer(1天) Task05:卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶(1天) Task03:过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶 1.过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差(training error):训练集上的误差 ...
动手学 task03 过拟合、欠拟合及其解决方案+梯度消失、梯度爆炸+循环神经网络进阶 过拟合、欠拟合及其解决方案 过拟合和欠拟合 一类是模型无法得到较低的训练误差,我们将这一现象称作欠拟合(underfitting); 另一类是模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差,我们称该现象为过拟合(overfitting)。 在实践中,我们要...